(57)【要約】【課題】顧客（需要家）から収集したデータ（原需要データ）を、異なる機関が客観的な評価を行なうことができるデータに変換すること。【解決手段】需要特性抽出部１５ａは、原需要データ記憶部１４ａに格納された原需要データにて設定された指定時刻における各種需要特性を複数抽出し、データ変換部１５ｂは、需要特性抽出部１５ａが抽出して抽出結果記憶部１４ｂに格納された複数の需要特性と、制約条件記憶部１４ｃに格納されている制約条件（必須制約条件および非必須制約条件）とから、制限付き線形最小二乗法を用いて、原需要データを近似するための区分多項式の係数列を決定する。そして、データ変換部１５ｂは、決定した係数列を用いた区分多項式により、抽出された需要特性が保存された仮想的需要データを生成することで、原需要データを変換する。【選択図】図１
2010282407.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客が使用する機器の使用量を時系列に沿って計測した顧客データを記憶するデータ記憶手段と、
前記データ記憶手段が記憶する前記顧客データの複数の指定時点における特性情報を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された前記複数の指定時点における特性情報が保存されるように前記顧客データを変換した特性保存データを、所定の変換式を用いて生成する顧客データ変換手段と、
を備えたことを特徴とするデータ変換装置。
【請求項２】
前記特性情報が複数種類設定され、かつ、各種特性情報にて複数の指定時点が設定される場合であって、
前記抽出手段は、指定時点における瞬間的な機器の使用量を表す瞬時値、瞬時値の指定時点における変化量である微分値、指定時間より単位時間以前における時点から当該指定時間までの瞬時値を積算した値である単位時間値、指定時点の単位時間値と当該指定時点から前記単位時間以前の時点での単位時間値との差分値および所定の基準時点から指定時点までの区間における瞬時値を積算した値である積算値から選択された複数種類の特性情報それぞれを複数個、前記顧客データから抽出し、
前記顧客データ変換手段は、前記抽出手段によって抽出された複数個の各種特性情報と前記所定の変換式とを用いて、前記特性保存データを生成することを特徴とする請求項１に記載のデータ変換装置。
【請求項３】
前記抽出手段は、前記データ記憶手段に新たに格納された顧客データから各種特性情報を抽出する際に、当該各種特性情報にて予め設定されている複数の指定時点を変更することを特徴とする請求項２に記載のデータ変換装置。
【請求項４】
前記顧客データ変換手段は、前記所定の変換式として区分多項式を用い、当該区分多項式の係数列を制約付き線形最小二乗法により決定することで、前記特性保存データを生成することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載のデータ変換装置。
【請求項５】
前記顧客データ変換手段は、前記制約付き線形最小二乗法により前記係数列を決定する際に、瞬時値の非負性および前記区分多項式にて隣接する区間における瞬時値の連続性を必須制約条件とすることを特徴とする請求項４に記載のデータ変換装置。
【請求項６】
前記顧客データ変換手段は、前記制約付き線形最小二乗法により前記係数列を決定する際に、前記区分多項式にて隣接する区間における微分値の連続性、前記特性情報の指定時点における等式制約からなる制約条件から選択された条件を必須制約条件とすることを特徴とする請求項５に記載のデータ変換装置。
【請求項７】
顧客が使用する機器の使用量を時系列に沿って計測した顧客データを所定の記憶部に格納するデータ格納手順と、
前記所定の記憶部が記憶する前記顧客データの複数の指定時点における特性情報を抽出する抽出手順と、
前記抽出手順によって抽出された前記複数の指定時点における特性情報が保存されるように前記顧客データを変換した特性保存データを、所定の変換式を用いて生成する顧客データ変換手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とするデータ変換プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、データ変換装置およびデータ変換プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、民生（家庭・業務）部門における省エネルギーには、エネルギー需要実態に即した機器性能やエネルギー管理が必要とされており、民生部門における需要実態の把握の重要性が増している。このため、エネルギー関連の研究機関や企業では、業務用ビルや個別家庭などの需要家のエネルギー使用実態の調査を進めている。
【０００３】
しかし、エネルギー使用実態の計測への協力を厭わない需要家を集めることは容易ではない。エネルギー使用実態の計測に参加してもよいとする需要家が少ないことの大きな要因としては、近年の個人情報および企業情報の保護意識の高まりにより、需要家の生活状況や事業活動を反映する個別のエネルギー需要に関する需要データを記録されることへの抵抗感、および、個別の需要データの漏洩に対する懸念が挙げられる。
【０００４】
そこで、エネルギー使用実態の調査を行なうエネルギー関連の研究機関や企業は、一般的に、需要家との間で、計測した需要データを非公開とする守秘義務契約を取り交わしたうえで、需要データの収集を行なっている。
【０００５】
また、多様な需要実態に即したエネルギー機器やエネルギー管理システムの性能評価を客観的に行なうためには、 多数の需要家のエネルギー需要データを集積したデータベース（以下、エネルギー需要データベースと記す）を構築することが必要となる。しかし、多数の需要家が協力して実現できるエネルギー需要データベースの構築には、プライバシーを心配せずに需要家が安心して計測に協力できることが必要とされる。
【０００６】
このため、エネルギー需要データベースの構築においては、インターネットショッピングにおける電子認証と同様に、多数の需要家それぞれのプライバシーを保護した需要データの収集技術が不可欠とされる。そこで、各需要家のプライバシーを保護するために、乱数などを用いた暗号化方式により需要データを収集する技術が開示されている（例えば、非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】佐野・篠原，「プライバシーを保護した需要データの収集・公開に関する調査」，電中研調査報告R06019，2007．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
ところで、上記した従来の技術により多数の需要家からプライバシーを保護したうえで需要データを収集したとしても、収集した需要データを利用できるのは、需要家と守秘義務契約を取り交わしている機関に限定されてしまう。その結果、研究機関や企業の行なう性能評価結果は、相互に検証することができないため客観性に乏しいものとなってしまう。これについて、図１２を用いて説明する。図１２は、従来技術の課題を説明するための図である。
【０００９】
例えば、図１２に示すように、調査機関Ａおよび研究機関Ｂそれぞれは、エネルギー機器Ａを設置している各需要家と独自に守秘義務契約を取り交わしたうえで、エネルギー機器Ａの使用状況を計測した需要データを収集してエネルギー需要データベースを構築する。そして、調査機関Ａおよび研究機関Ｂそれぞれは、構築したエネルギー機器Ａのエネルギー需要データベースを用いて評価を行なう。ここで、すべての需要家にて同一条件でエネルギー機器Ａを利用しているにも関わらず、例えば、図１２に示すように、調査機関Ａにおけるエネルギー機器Ａ評価の結果が「良好」となり、研究機関Ｂにおけるエネルギー機器Ａ評価の結果が「不良」となったとする。同一機器の評価結果が異なった場合、調査機関Ａおよび研究機関Ｂは、それぞれ評価結果を持ち寄って相互に検証する必要があるが、調査機関Ａおよび研究機関Ｂそれぞれが構築したエネルギー需要データベースは、図１２に示すように、各需要家との守秘義務契約により共有不可であることから、各機関は、需要データを相互検証することができない。
【００１０】
このように、上記した従来の技術は、異なる機関が個々に収集した需要データを共有することができないために、収集した需要データを用いた客観的な評価を行なうことができないという課題があった。
【００１１】
なお、上記した課題が生じるのは、需要家のエネルギー需要に関するデータを収集する場合に限定されるものではなく、守秘義務契約を取り交わした顧客から任意のデータを収集する場合において上記した従来の技術を用いたとしても、異なる機関が個々に収集した顧客のデータを共有することができないために、収集したデータを用いた客観的な評価を行なうことができないという課題があった。
【００１２】
そこで、この発明は、上述した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、顧客から収集したデータを、異なる機関が客観的な評価を行なうことができるデータに変換することが可能となるデータ変換装置およびデータ変換プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、この装置は、顧客が使用する機器の使用量を時系列に沿って計測した顧客データを記憶するデータ記憶手段と、前記データ記憶手段が記憶する前記顧客データの複数の指定時点における特性情報を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された前記複数の指定時点における特性情報が保存されるように前記顧客データを変換した特性保存データを、所定の変換式を用いて生成する顧客データ変換手段と、を備えたことを要件とする。
【００１４】
また、このプログラムは、顧客が使用する機器の使用量を時系列に沿って計測した顧客データを所定の記憶部に格納するデータ格納手順と、前記所定の記憶部が記憶する前記顧客データの複数の指定時点における特性情報を抽出する抽出手順と、前記抽出手順によって抽出された前記複数の指定時点における特性情報が保存されるように前記顧客データを変換した特性保存データを、所定の変換式を用いて生成する顧客データ変換手順と、をコンピュータに実行させることを要件とする。
【発明の効果】
【００１５】
開示の装置およびプログラムによれば、顧客から収集したデータを、異なる機関が客観的な評価を行なうことができるデータに変換することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は、本実施例における需要データ変換装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、原需要データ記憶部を説明するための図である。
【図３】図３は、需要特性抽出部を説明するための図である。
【図４】図４は、制約条件記憶部を説明するための図である。
【図５】図５は、原需要データと仮想的需要データとの比較結果を説明するための図である。
【図６】図６は、積分値と単位時間値とが保存された仮想的需要データの特性を説明するための図である。
【図７】図７は、積分値と差分値とが保存された仮想的需要データの特性を説明するための図である。
【図８】図８は、仮想的需要データと乱数手法により原需要データから生成されたデータとの比較結果を説明するための図である。
【図９】図９は、仮想的需要データの有用性を説明するための図である。
【図１０】図１０は、本実施例における需要データ変換装置の処理を説明するためのフローチャートである。
【図１１】図１１は、仮想的需要データの実用例を説明するための図である。
【図１２】図１２は、従来技術の課題を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下に添付図面を参照して、この発明に係るデータ変換装置およびデータ変換プログラムの好適な実施例を詳細に説明する。なお以下では、需要家に設置されるエネルギー機器のエネルギー需要に関する需要データに対し本発明に係るデータ変換プログラムを実行する需要データ変換装置を、実施例として説明する。
【実施例】
【００１８】
［本実施例における需要データ変換装置の構成］
まず最初に、図１を用いて、本実施例における需要データ変換装置の構成について説明する。図１は、本実施例における需要データ変換装置の構成を示すブロック図である。
【００１９】
図１に示すように、本実施例における需要データ変換装置１０は、入力部１１と、出力部１２と、入出力制御Ｉ／Ｆ部１３と、記憶部１４と、処理部１５とを有し、需要家装置２０と接続される。
【００２０】
需要家装置２０は、需要家に設置されている給湯機器、蓄電池、冷房暖房機器などのエネルギー機器の使用状況（需要データ）を時系列に沿って計測する装置である。具体的には、需要家装置２０は、需要データとして、一定時間間隔（例えば、３０分間隔）ごとの需要（給湯機器が給湯に要したエネルギーや、蓄電池、冷房暖房機器が使用した電力）を積算した積算量である単位時間値を時系列に沿って１日単位で計測する。例えば、需要家装置２０は、午前９時３０分から午前１０時までに給湯に用いられたエネルギーの積算量（単位：Ｋｃａｌ）を午前１０時の単位時間値として計測する。
【００２１】
入力部１１は、各種の情報を受け付けて入力し、特に本発明に密接に関連するものとしては、需要家装置２０が計測した需要データを受け付けて入力したり、後述する処理部１５が処理を行なう際の各種設定条件を受け付けて入力したりする。なお、入力部１１が受け付ける各種設定条件については、のちに詳述する。
【００２２】
出力部１２は、各種の情報を出力し、モニタなどを備え、特に本発明に密接に関連するものとしては、入力部１１を介して入力された需要データを時系列に沿ってプロットしたグラフを表示したり、後述するデータ変換部１５ｂの処理結果を表示したりする。また、出力部１２は、後述するデータ変換部１５ｂの処理結果を図示しないネットワークを介して所定のデータベースに送信したりする。
【００２３】
入出力制御Ｉ／Ｆ部１３は、入力部１１および出力部１２と、記憶部１４および処理部１５との間におけるデータ転送を制御する。
【００２４】
ここで、本実施例における需要データ変換装置１０は、需要データを用いてエネルギー機器の評価を行なう調査機関や研究機関などに設置される装置である。ただし、各機関は、それぞれ需要データを他者に公開しないことを前提とする守秘義務契約を取り交わしたうえで、各需要家から需要データを収集しているため、収集した需要データを共有することができない。
【００２５】
そこで、本実施例における需要データ変換装置１０は、以下に説明する記憶部１４に格納されているデータを用いた処理部１５の処理により、需要家から収集した需要データを原需要データとし、原需要データを、異なる機関が客観的な評価を行なうことができる仮想的需要データに変換することが可能となることに主たる特徴がある。
【００２６】
以下、この主たる特徴について、図１とともに、図２〜図９を用いて説明する。なお、図２は、原需要データ記憶部を説明するための図であり、図３は、需要特性抽出部を説明するための図であり、図４は、制約条件記憶部を説明するための図であり、図５は、原需要データと仮想的需要データとの比較結果を説明するための図である。また、図６は、積分値と単位時間値とが保存された仮想的需要データの特性を説明するための図であり、図７は、積分値と差分値とが保存された仮想的需要データの特性を説明するための図である。また、図８は、仮想的需要データと乱数手法により原需要データから生成された需要データとの比較結果を説明するための図であり、図９は、仮想的需要データの有用性を説明するための図である。
【００２７】
記憶部１４は、処理部１５による各種処理に用いるデータと、処理部１５による各種処理結果を記憶し、特に本発明に密接に関連するものとしては、図１に示すように、原需要データ記憶部１４ａと、抽出結果記憶部１４ｂと、制約条件記憶部１４ｃと、仮想的需要データ記憶部１４ｄとを有する。
【００２８】
原需要データ記憶部１４ａは、需要家装置２０が計測した原需要データを記憶する。具体的には、入出力制御Ｉ／Ｆ部１３は、需要家装置２０が送信し入力部１１が受信した原需要データを原需要データ記憶部１４ａに転送する。そして、原需要データ記憶部１４ａは、入出力制御Ｉ／Ｆ部１３から転送された原需要データを記憶する。
【００２９】
例えば、図２に示すように、原需要データ記憶部１４ａは、需要家に設置されたヒートポンプ式給湯機器の単位時間値（単位：Ｋｃａｌ）を時系列に沿って１日分計測した原需要データを記憶する。
【００３０】
なお、原需要データの原需要データ記憶部１４ａへの格納処理は、上述したように、入力部１１を介した送受信処理により行なわれる場合であってもよいし、需要データ変換装置１０の管理者が、原需要データをＦＤなどの記録媒体に記憶しておき、原需要データを記録した記録媒体を需要データ変換装置１０に挿入することで行なわれる場合であってもよい。
【００３１】
図１に戻って、抽出結果記憶部１４ｂは、後述する需要特性抽出部１５ａが抽出した結果を記憶し、仮想的需要データ記憶部１４ｄは、後述するデータ変換部１５ｂが原需要データを変換して生成した仮想的需要データを記憶する。
【００３２】
また、制約条件記憶部１４ｃは、後述するデータ変換部１５ｂの処理に用いられる制約条件を記憶する。ここで、制約条件は、管理者が入力部１１を介して入力することにより、制約条件記憶部１４ｃに格納される。なお、抽出結果記憶部１４ｂ、制約条件記憶部１４ｃおよび仮想的需要データ記憶部１４ｄについては、後に詳述する。
【００３３】
処理部１５は、記憶部１４が記憶するデータに基づいて各種処理を実行し、特に本発明に密接に関連するものとしては、図１に示すように、需要特性抽出部１５ａと、データ変換部１５ｂとを有する。
【００３４】
需要特性抽出部１５ａは、原需要データ記憶部１４ａが記憶する原需要データから、複数の指定時刻における需要特性を抽出し、抽出結果を抽出結果記憶部１４ｂに格納する。
【００３５】
具体的には、需要特性抽出部１５ａは、予め管理者によって設定された需要特性を、予め管理者によって設定された複数の指定時刻において原需要データから抽出する。
【００３６】
ここで、需要特性は、エネルギー機器の動作結果を評価するために用いられる基本的な値であり、具体的には、以下に説明する５種類の値が挙げられる。
【００３７】
第一の需要特性は、エネルギー機器の指定時刻における瞬間的な使用量（需要）を示す瞬時値であり、第二の需要特性は、瞬時値の指定時刻における変化量、すなわち、微分値である。
【００３８】
また、第三の需要特性は、指定時刻より単位時間（例えば、３０分）前における時刻から当該指定時間までの瞬時値を積算した値である単位時間値である。すなわち、本実施例における需要家装置２０が計測した原需要データは、第三の需要特性を時系列に沿って計測したデータとなる。
【００３９】
また、第四の需要特性は、指定時刻の単位時間値と当該指定時刻から単位時間前の時刻での単位時間値との差分値である。例えば、午前１０時の単位時間値が、３０分間を単位時間として、午前９時３０分から午前１０時までの瞬時値を積算した値である場合、午前１０時の差分値は、午前１０時の単位時間値から午前９時３０分の単位時間値を差し引いた値となる。ここで、差分値は、需要の増分を意味する値となる。例えば、ヒートポンプ式給湯機器は、給湯に必要なお湯を予め貯湯タンクに貯めておくので、貯湯タンクの残存量が少ない時に、単位時間値が急激に増加すれば、新たにお湯を沸き上げなければならない。したがって、ある時刻の正確な単位時間値が分からなくても、指定時刻の差分値が分かれば、機器評価を行なうことが可能となる情報を含む需要特性となる。
【００４０】
また、第五の需要特性は、基準時刻（例えば、午前０時）から指定時刻までの区間における瞬時値を積算した値である積算値である。ここで、積算値は、区間内で計測された瞬時値を積分することで算出される値であるが、区間内で計測された単位時間値を累加算することでも算出される。なお、基準時刻は、管理者により設定される時刻となる。ここで、上述したように、ヒートポンプ式給湯機は、給湯に必要なお湯を予め貯湯タンクに貯めておくので、ある時刻の正確な単位時間値が分からなくても、指定された時刻間の積分値が分かれば、機器評価を行なうことが可能となる情報を含む需要特性となる。
【００４１】
ここで、本実施例における需要特性抽出部１５ａは、原需要データが単位時間値であることから、需要特性として、単位時間値、差分値および積算値のすべて、または、単位時間値、差分値および積算値から選択される２つの値を指定時刻において抽出する。なお、需要特性抽出部１５ａは、原需要データが瞬時値を計測したデータである場合、上述した５つの需要特性のすべて、または、５つの需要特性から選択される２つの値を指定時刻において抽出する。
【００４２】
具体的には、原需要データから単位時間値または差分値を抽出する場合、需要特性抽出部１５ａは、予め管理者によって設定された１以上の整数である「ｑ」を用いて指定時刻を決定して、複数の単位時間値または差分値を原需要データから抽出する。具体的には、需要特性抽出部１５ａは、原需要データの計測期間を「ｑ等分」した時刻それぞれを指定時刻として決定し、決定した指定時刻ごとに、原需要データから単位時間値または差分値を抽出する。例えば、需要特性抽出部１５ａは、「ｑ＝１２」として設定された場合、図３の（Ａ）に示すように、原需要データの計測期間である０時から１４時までの２４時間を１２等分した時刻（０時、２時、４時、・・・、２０時、２２時）での１２個の単位時間値または差分値を原需要データから抽出する。
【００４３】
なお、需要特性を抽出する指定時刻は、管理者が、例えば、「０時、２時、４時、・・・」と具体的に数値入力する場合であってもよい。ただし、単位時間値と差分値とを抽出するために指定される時刻は、上述したように同一である場合であってもよいし、異なる場合であってもよい。
【００４４】
また、原需要データから積分値を抽出する場合、需要特性抽出部１５ａは、まず、基準時刻から原需要データの計測時刻それぞれまでの単位時間値の積算値を累積需要として算出し、基準時刻から最終計測時刻までの積算値を総需要として算出する。そして、需要特性抽出部１５ａは、総需要を１００％とした場合の「累積需要／総需要（％）」を計測時刻ごとに算出する。
【００４５】
そして、需要特性抽出部１５ａは、予め管理者によって設定された１以上の整数である「ｒ」を用いて指定時刻を決定して、複数の積算値を原需要データから抽出する。具体的には、総需要のｒ分点（「１００×ｉ／ｒ」％、ｉ＝０，・・・，ｒ）となった時刻での積算値を原需要データから抽出する。例えば、需要特性抽出部１５ａは、図３の（Ｂ）に示すように、「ｒ＝４」である場合、総需要に対して「０％、２５％、５０％、７５％、１００％」となった時刻を指定時刻として決定し、「０％、２５％、５０％、７５％、１００％」となった時刻での５個の積算値を原需要データから抽出する。
【００４６】
なお、原需要データが瞬時値を測定したデータであることから瞬時値および微分値を需要特性として抽出可能な場合、需要特性抽出部１５ａが瞬時値および微分値を抽出する指定時刻は、単位時間値および差分値と同様にして決定される。
【００４７】
ここで、需要特性抽出部１５ａは、新規の原需要データが原需要データ記憶部１４ａに格納されるごとに需要特性を抽出するが、「ｑ」または「ｒ」によって決定される指定時刻を、ランダムにシフトした時刻を新たな指定時刻として決定して需要特性を抽出する。
【００４８】
以下では、抽出結果記憶部１４ｂに、原需要データから１２個の単位時間値および５個の積算値、または、原需要データから１２個の差分値および５個の積算値が格納された場合について説明する。
【００４９】
図１に戻って、データ変換部１５ｂは、抽出結果記憶部１４ｂが記憶する複数の指定時刻における複数個の各種需要特性が保存されるように原需要データを変換した仮想的需要データを所定の変換式を用いて生成して、生成した仮想的需要データを仮想的需要データ記憶部１４ｄに格納する。
【００５０】
具体的には、データ変換部１５ｂは、所定の変換式として、原需要データの需要曲線を柔軟に近似することができる区分多項式を用い、原需要データの需要曲線を近似した区分多項式を決定するために必要となる係数列を、制約付き線形最小二乗法により決定することで、仮想的需要データを生成する。
【００５１】
まず、データ変換部１５ｂの処理に用いられる区分多項式の基本的性質について説明する。ｍ次区分多項式「y=f(x)」では、入力値「x」の範囲が複数の区間｛x0,x1,…,xn｝に分割されており、入力値「x」に対する値「f(x)」 は、「x」 の属する区間 Ii=[xi-1,xi]でのｍ次多項式の値、すなわち、以下に示す式（１）の値となる。なお、式（１）に示す『「i」が下付き文字として添えられ、「k」が上付き文字として添えられている「a」』は、区間「i」のk次の係数であり、「i」および「k」が「１〜ｎ」および「０〜ｍ」の範囲の値となるため、「ｎ×（ｍ＋１）」個の係数からなる係数列となる。
【００５２】
【数１】
2010282407.tif 000003
【００５３】
ここで、区間 Ii=[xi-1,xi]でのみ値が「x- xi-1」となり、他の区間では値が「０」となる関数[x]iを以下に示す式（２）として定義する。
【００５４】
【数２】
2010282407.tif 000004
【００５５】
式（２）を定義することにより、式（１）のｍ次区分多項式は、以下の式（３）に示すように、各区間「i」のk次の係数（係数列）と、関数[x] iを「k乗」した関数との積和として与えられる。
【００５６】
【数３】
2010282407.tif 000005
【００５７】
上記した区分多項式の基本特性を用いて、データ変換部１５ｂは、需要特性が保存された仮想的需要データを生成するが、ここで、上述した５種類の需要特性は、値のタイプ（T）ごとの記号を用いて以下に示す数式として表される。
【００５８】
まず、瞬時値は、「T=v」として、以下に示す式（４）で表される。すなわち、式（４）に示すように、式（３）の「f(x)」は、時刻「x」における瞬時値となる。
【００５９】
【数４】
2010282407.tif 000006
【００６０】
また、積分値は、「T=I」として、区間[xa xb]での積分値として、以下に示す式（５）で表される。なお、式（５）の「xa」は、上述した基準時刻となり、式（５）の「xb」はは、上述した「ｒ分点」の指定時刻となる。
【００６１】
【数５】
2010282407.tif 000007
【００６２】
また、単位時間値は、「T=V」として、以下に示す式（６）で表される。なお、式（６）の「l」は、上述した単位時間となる。
【００６３】
【数６】
2010282407.tif 000008
【００６４】
また、微分値は、「T=d」として、以下に示す式（７）で表される。
【００６５】
【数７】
2010282407.tif 000009
【００６６】
また、差分値は、「T=D」として、以下に示す式（８）で表される。
【００６７】
【数８】
2010282407.tif 000010
【００６８】
そして、各需要特性の値は、値のタイプ（T=v, I, V, d, D）ごとに定まる『Tにおける区間「i」のk次の重み（W）』と『区間「i」のk次の係数（a）』との積和、すなわち、以下に示す式（９）で求まる。
【００６９】
【数９】
2010282407.tif 000011
【００７０】
ここで、需要特性ごとの重みは、値のタイプ（T）ごとの記号を用いて以下に示す数式として表される。
【００７１】
まず、瞬時値の重みは、「T=v」として、以下に示す式（１０）で表される。
【００７２】
【数１０】
2010282407.tif 000012
【００７３】
また、積分値の重みは、「T=I」として、以下に示す式（１１）で表される。
【００７４】
【数１１】
2010282407.tif 000013
【００７５】
また、単位時間値の重みは、「T=V」として、以下に示す式（１２）で表される。
【００７６】
【数１２】
2010282407.tif 000014
【００７７】
また、微分値の重みは、「T=d」として、以下に示す式（１３）で表される。すなわち、積分値の重みは、瞬時値の重みを積分した値となる。
【００７８】
【数１３】
2010282407.tif 000015
【００７９】
また、差分値は、「T=D」として、以下に示す式（１４）で表される。
【００８０】
【数１４】
2010282407.tif 000016
【００８１】
すなわち、データ変換部１５ｂは、需要特性抽出部１５ａが抽出した指定時刻ごとの需要特性の値および需要特性ごとの重みを用いて、式（３）に示す瞬時値を近似した区分多項式における区間「i」のk次の係数（係数列）を、制約付き線形最小二乗法により決定する。
【００８２】
ここで、データ変換部１５ｂは、制約付き線形最小二乗法により係数列を決定する際、図１に示す制約条件記憶部１４ｃが記憶する制約条件を用いる。制約条件には、『仮想的需要データにおいて必ず満たさなければならない条件である「必須制約条件」』と、『仮想的需要データにおいて必ずしも満たされる必要はないが、満たされた方が好ましい条件、すなわち、可能ならば必須制約条件としたい「非必須制約条件」』とがある。
【００８３】
「必須制約条件」は、データ変換部１５ｂの処理において、必ず「必須制約条件」となる。「非必須制約条件」は、データ変換部１５ｂの処理において、「非必須制約条件」となるか「必須制約条件」となる場合があり、「必須／非必須」の選択は、管理者により設定される。以下、「必須制約条件」と「非必須制約条件」とについて、順に説明する。
【００８４】
まず、区分多項式において、区間 Ii=[xi-1,xi]と区間 Ii+1=[xi,xi+1]の両者に属する節点xiでは、両区間から求められる瞬時値fv(x)，微分値fd(x)が一致するとは限らない。ここで、左側区間 Iiから求めた節点xiの瞬時値および微分値をタイプvLおよびタイプdLと記載し、右側区間Ii+1から求めた節点xiの瞬時値および微分値をタイプvRおよびタイプdRと記載する。なお，節点以外の瞬時値および微分値それぞれは、区分多項式の性質から必ず一致する。
【００８５】
そこで、本実施例では、瞬時値の連続性を必須制約条件とする。上述したように、区分多項式では、左側区間と右側区間との節点の瞬時値（fvL(x)およびfvR(x)）は、一致しない可能性がある。しかし、原需要データにおける需要曲線は、本来、瞬時値の連続性が満たされていなければいけないので、本実施例では、節点の瞬時値「fvL(x)およびfvR(x)」が必ず一致するように係数列を決定することを必須制約条件とする。
【００８６】
すなわち、本実施例では、以下の式（１５）に示す等式を、データ変換部１５ｂが係数列を決定する際の必須等式制約とする。
【００８７】
【数１５】
2010282407.tif 000017
【００８８】
また、本実施例では、瞬時値の非負性を必須制約条件とする。すなわち、原需要データにおける需要曲線において、瞬時値は、負の値とならない。このため、本実施例では、瞬時値の非負性を必ず満たすように係数列を決定することを必須制約条件とする。
【００８９】
すなわち、本実施例では、以下の式（１６）に示す不等式を、データ変換部１５ｂが係数列を決定する際の必須不等式制約とする。
【００９０】
【数１６】
2010282407.tif 000018
【００９１】
以上が、本実施例における２つの必須制約条件となる。
【００９２】
続いて、非必須制約条件について説明する。本実施例では、微分値の連続性を非必須制約条件とする。上述したように、区分多項式では、左側区間と右側区間との節点の微分値（fdL(x)およびfdR(x)）は、一致しない可能性がある。原需要データにおける需要曲線は、本来、瞬時値の連続性が満たされていなければいけない。しかし、需要曲線は、折れ線状に急激に微分値が変化することはしばしば観察される。このため、微分値の連続性は、非必須制約条件とされる。なお、瞬時値の連続性と同時に、微分値の連続性を必須制約条件とすると、制約付き線形最小二乗法を用いて係数列を計算しても収束しない場合がある点からも、微分値の連続性は、非必須制約条件とされる。
【００９３】
そして、微分値の連続性が必須制約条件とされる場合、本実施例では、以下の式（１７）に示す等式を、データ変換部１５ｂが係数列を決定する際の必須等式制約とする。
【００９４】
【数１７】
2010282407.tif 000019
【００９５】
そして、本実施例では、需要特性抽出部１５ａが抽出した指定時刻ごとの需要特性の値が、仮想的需要データにおいて必ず保存されることを非必須制約条件とする。これは、需要特性の値の保存性を非必須制約条件とするのは、需要特性抽出部１５ａが抽出した各需要特性の値をすべて保存しようとすると、制約付き線形最小二乗法を用いて係数列を計算しても収束しない場合があるからである。
【００９６】
例えば、需要特性抽出部１５ａが原需要データから抽出した指定時刻「xl」での単位時間値「vl」が、仮想的需要データの時刻「xl」でも同一の値であるとする制約条件（fv(xl)=vl）は、非必須制約条件とされる。
【００９７】
そして、単位時間値の保存が必須制約条件とされる場合、本実施例では、以下の式（１８）に示す等式を、データ変換部１５ｂが係数列を決定する際の必須等式制約とする。
【００９８】
【数１８】
2010282407.tif 000020
【００９９】
また、需要特性抽出部１５ａが原需要データから抽出した区間[xa xb]での積分値「vl」が、仮想的需要データの区間[xa xb]でも同一の値であるとする制約条件（fI(xa, xb)=vl）は、非必須制約条件とされる。
【０１００】
そして、積分値の保存が必須制約条件とされる場合、本実施例では、以下の式（１９）に示す等式を、データ変換部１５ｂが係数列を決定する際の必須等式制約とする。
【０１０１】
【数１９】
2010282407.tif 000021
【０１０２】
また、需要特性抽出部１５ａが原需要データから抽出した指定時刻「xl」での差分値「vl」が、仮想的需要データの時刻「xl」でも同一の値であるとする制約条件（fD(xl)=vl）は、非必須制約条件とされる。
【０１０３】
そして、差分値の保存が必須制約条件とされる場合、本実施例では、以下の式（２０）に示す等式を、データ変換部１５ｂが係数列を決定する際の必須等式制約とする。
【０１０４】
【数２０】
2010282407.tif 000022
【０１０５】
以上が、本実施例における非必須制約条件となる。
【０１０６】
ここで、必須制約条件として固定されている瞬時値の非負性は、必須不等式制約として、以下に示す式（２１）の上段で示す不等式で示される。また、必須制約条件として固定されている瞬時値の連続性とともに、非必須制約条件の中から必須制約条件として選択された制約条件は、必須等式制約として、以下に示す式（２１）の下段で示す等式で示される。
【０１０７】
【数２１】
2010282407.tif 000023
【０１０８】
また、必須制約条件とされなかった非必須制約条件は、以下に示す式（２２）の収束条件となる。なお、式（２２）の「C・a」は、非必須制約条件が必須制約条件であった時の各等式（１５）〜（２０）の左辺に対応し、式（２２）の「d」は、右辺に対応する。そして、式（２２）は、各等式の両辺の差「C・a-d 」の２乗和が最小となる「係数 a」 を求めることを意味する。
【０１０９】
【数２２】
2010282407.tif 000024
【０１１０】
非必須制約条件の「必須／非必須」は、管理者により設定されたうえで、制約条件記憶部１４ｃに格納される。すなわち、制約条件記憶部１４ｃは、図４に示すように、「瞬時値の連続性：必須」、「瞬時値の非負性：必須」とした固定条件を記憶するとともに、「微分値連続性」、「単位時間値の保存性」、「積分値の保存性」および「差分値の保存性」の制約条件が、管理者より入力部１１を介して「必須」または「非必須」のいずれかに指定されたかを記憶する。
【０１１１】
そして、データ変換部１５ｂは、需要特性抽出部１５ａが抽出して抽出結果記憶部１４ｂに格納した指定時刻ごとの需要特性の値と、制約条件記憶部１４ｃが記憶する必須および非必須の制約条件とを用いて、２次計画問題の解法である制約付き線形最小二乗法により区分多項式の係数列を決定する。これにより、例えば、データ変換部１５ｂは、式（９）において、「T=V」の区分多項式を決定し、決定した「T=V」の区分多項式から、単位時間値が時系列に沿ってプロットされた仮想的需要データを生成する。
【０１１２】
そして、データ変換部１５ｂは、生成した仮想的需要データを仮想的需要データ記憶部１４ｄに格納する。
【０１１３】
ここで、データ変換部１５ｂが生成した仮想的需要データの具体例について、図５を用いて説明する。
【０１１４】
例えば、図５の（Ａ）に示すデータは、図２に示すヒートポンプ式給湯機器の一日分の原需要データから抽出された積算値および単位時間値からデータ変換部１５ｂが生成した仮想的需要データである。なお、積算値の保存性は、必須制約条件とし、単位時間値の保存性は、非必須制約条件としている。
【０１１５】
図５の（Ａ）に示すように、積算値および単位時間値から生成された仮想的需要データは、積算値が保存され単位時間値が可能な限り保存されているにも関わらず、単位時間値のピーク値およびピークの数が原需要データとは異なっている。
【０１１６】
また、図５の（Ｂ）に示すデータは、図２に示すヒートポンプ式給湯機器の一日分の原需要データから抽出された積算値および差分値からデータ変換部１５ｂが生成した仮想的需要データである。なお、積算値の保存性は、必須制約条件とし、差分値の保存性は、非必須制約条件としている。
【０１１７】
図５の（Ｂ）に示すように、差分値および単位時間値から生成された仮想的需要データは、積算値が保存され差分値が可能な限り保存されているにも関わらず、単位時間値のピーク値およびピークの数が原需要データとは異なっている。
【０１１８】
ここで、図５を用いて説明した仮想的需要データは、エネルギー機器を評価するに十分な程度に需要特性が保存されていることを図６および図７を用いて説明する。
【０１１９】
図６は、１年間、３６５回に渡って計測された単位時間値の原需要データそれぞれから積算値および単位時間値を保存した単位時間値の仮想的需要データを３６５個生成し、原需要データの計測時刻ごとの単位時間値の平均値（年間平均単位時間値）と、仮想的需要データの該当する時刻ごとの平均単位時間値とを比較した図である。また、図６に示すエラーバーは、原需要データと仮想的需要データの各時刻における年間平均単位時間値の差の標準偏差を表す。
【０１２０】
図６に示すように、原需要データの年間平均単位時間値と仮想的需要データの年間平均単位時間値とは、ほぼ一致した値となっている。しかしながら、各時刻における標準偏差が大きな値を取っていることから、個々の原需要データと仮想的需要データとは、一年間を通して大きく異なるデータとなっている。
【０１２１】
なお、仮想的需要データの単位時間値と積算値とは、単位時間値の指定時刻および積算値の指定時刻から定まる区間において、原需要データの値と一致していた。しかし、指定時刻を１日ごとにランダムにシフトしているので、年間平均単位時間値のデータでは、いずれの時刻においても、原需要データと仮想的需要データと単位時間値は、完全には一致しない。
【０１２２】
また、図７は、１年間、３６５回に渡って計測された単位時間値の原需要データそれぞれから積算値および差分値を保存した単位時間値の仮想的需要データを３６５個生成し、原需要データの時刻ごとの年間平均単位時間値と、仮想的需要データの時刻ごとの平均単位時間値とを比較した図である。また、図７に示すエラーバーは、原需要データと仮想的需要データの各時刻における年間平均単位時間値の差の標準偏差を表す。
【０１２３】
図７に示すように、図６と同様、原需要データの年間平均単位時間値と仮想的需要データの年間平均単位時間値とは、ほぼ一致した値となっている。しかしながら、図６と同様、各時刻における標準偏差が大きな値を取っていることから、個々の原需要データと仮想的需要データとは、一年間を通して大きく異なるデータとなっている。
【０１２４】
なお、差分値と積算値とは、差分値の指定時刻および積算値の指定時刻から定まる区間において、原需要データの値と一致していたが、指定時刻を１日ごとにランダムにシフトすることにより、年間平均単位時間値のデータでは、いずれの時刻においても、原需要データと仮想的需要データと差分値は、完全には一致しない。
【０１２５】
また、仮想的需要データは、上述したように、原需要データと異なるデータとなる一方で、需要データを解析する専門家が見ても自然なデータとなっていることを、図８を用いて説明する。
【０１２６】
図８の（Ａ）は、乱数手法により原需要データを変換して生成したデータと、原需要データとを比較した図である。具体的には、原需要データの各時刻での単位時間値に対し「０．５倍の標準偏差を持つ正規乱数」を加え、単位時間値が負の値となる場合、単位時間値は「０」とし、かつ、１日の総需要量が原需要データと等しくなる様に正規化した乱数手法により、原需要データを復元できないように暗号化したデータを生成している。ここで、図８の（Ａ）に示すように、乱数手法により生成したデータは、本来、原需要データには出現しない「不自然な形（多数の小需要）」が発生している。
【０１２７】
これに対して、図８の（Ｂ）に示すように、単位時間値の仮想的需要データでは、多数の小需要が発生することなく、単位時間値の原需要データと比較しても、自然なデータとなっている。
【０１２８】
このように、仮想的需要データは、基本となる需要特性が保存されていることから、原需要データと同様に計測対象となるエネルギー機器の評価を行なうことができるデータであるとともに、需要データとして自然なデータであり、かつ、原需要データと異なる、すなわち、原需要データを復元することができないデータであるため、他の機関でも利用可能となる。
【０１２９】
例えば、図９に示すように、調査機関Ａおよび研究機関Ｂそれぞれは、エネルギー機器Ａを設置している各需要家と独自に守秘義務契約を取り交わしたうえで、エネルギー機器Ａの使用状況を計測した需要データを収集するが、守秘義務契約による制約から、調査機関Ａおよび研究機関Ｂそれぞれが収集した需要データは共有不可である。このため、従来では、すべての需要家にて同一条件でエネルギー機器Ａを利用しているにも関わらず、調査機関Ａにおけるエネルギー機器Ａ評価の結果が「良好」となり、研究機関Ｂにおけるエネルギー機器Ａ評価の結果が「不良」となる場合があった。
【０１３０】
しかし、図９に示すように、例えば、調査機関Ａにおいて本実施例における需要データ変換装置１０が設置された場合、調査機関Ａは、仮想的需要データを生成することができる。仮想的需要データは、需要データとは異なるため、異なる機関（研究機関Ｂ）でも利用可能となる。その結果、研究機関Ｂは、図９に示すように、自身が収集した需要データとともに、調査機関Ａから提供される仮想的需要データを用いてエネルギー機器Ａの評価を行なうことができ、より正確な機器評価を行なうことができる。これにより、例えば、研究機関Ｂにおけるエネルギー機器Ａの評価結果も、調査機関Ａと同様に「良好」とすることができ、各機関で、エネルギー機器の評価を相互検証することが可能となる。
【０１３１】
以上、図１〜図９を用いて説明したように、本実施例における需要データ変換装置１０をエネルギー機器の評価を行なう機関に設置することで、上述した主たる特徴の通り、原需要データを、異なる機関が客観的な評価を行なうことができる仮想的需要データに変換することが可能となる。
【０１３２】
［本実施例における需要データ変換装置による処理の手順］
次に、図１０を用いて、本実施例における需要データ変換装置１０の処理について説明する。図１０は、本実施例における需要データ変換装置の処理を説明するためのフローチャートである。なお、以下では、需要データ変換装置１０の管理者により、抽出する需要特性、需要特性の抽出に用いられる指定時間および制約条件が設定されたのちの処理について説明する。
【０１３３】
図１０に示すように、まず、本実施例における需要データ変換装置１０は、需要家装置２０が計測した需要データである原需要データが入力部１１を介して入力されると（ステップ１０１肯定）、需要特性抽出部１５ａは、原需要データ記憶部１４ａに格納された原需要データにて設定された指定時刻における各種需要特性を抽出する（ステップＳ１０２）。
【０１３４】
そして、データ変換部１５ｂは、需要特性抽出部１５ａが抽出して抽出結果記憶部１４ｂに格納された需要特性と、制約条件記憶部１４ｃに格納されている制約条件（必須制約条件および非必須制約条件）とから、制限付き線形最小二乗法を用いて原需要データを近似するための区分多項式の係数列を決定する（ステップＳ１０３）。
【０１３５】
そののち、データ変換部１５ｂは、決定した係数列を用いた区分多項式から、仮想的需要データを生成し（ステップＳ１０４）、処理を終了する。なお、生成された仮想的需要データは、仮想的需要データ記憶部１４ｄに格納され、仮想的需要データ記憶部１４ｄが記憶する仮想的需要データ群は、各機関にて共有可能なデータベースとして用いられる。また、需要特性抽出部１５ａは、新規に格納された原需要データを仮想的需要データに変換する場合、需要特性を抽出する指定時刻をランダムにシフトさせる。
【０１３６】
［本実施例の効果］
上記したように、本実施例によれば、需要特性抽出部１５ａは、原需要データ記憶部１４ａに格納された原需要データにて設定された指定時刻における各種需要特性を抽出する。そして、データ変換部１５ｂは、需要特性抽出部１５ａが抽出して抽出結果記憶部１４ｂに格納された需要特性と、制約条件記憶部１４ｃに格納されている制約条件（必須制約条件および非必須制約条件）とから、制限付き線形最小二乗法を用いて原需要データを近似するための区分多項式の係数列を決定し、決定した係数列を用いた区分多項式から、仮想的需要データを生成する。
【０１３７】
したがって、原需要データと同様に計測対象となるエネルギー機器の評価を行なうことができ、かつ、原需要データを復元することができないデータを生成することができるので、原需要データを、異なる機関が客観的な評価を行なうことができるデータに変換することが可能となる。
【０１３８】
また、本実施例では、需要特性抽出部１５ａは、新規に格納された原需要データを仮想的需要データに変換する場合、需要特性を抽出する指定時刻をランダムにシフトさせるので、長期間に渡って生成される仮想的需要データから原需要データを復元することを、より困難とすることが可能となる。
【０１３９】
ここで、仮想的需要データの実用例について、図１１を用いて説明する。なお、図１１は、仮想的需要データの実用例を説明するための図である。
【０１４０】
本実施例で生成される仮想的需要データを用いて、ヒートポンプ式給湯機器の最適機器を選択した場合について以下、説明する。例えば、「所・橋本・篠原，「ヒートポンプ式給湯機最適構成探索ツールの開発」，電中研研究報告R06018，2007．」に記載されているヒートポンプ式給湯機最適構成探索ツールは、年間の需要データに基づいて、最適なユニット（ヒートポンプ、貯湯槽）を選択し、さらに、選択したユニットを使用した場合の年間電気料金（年間運用コスト）も計算することができる。
【０１４１】
そこで、原需要データと原需要データを積算値および単位時間値を用いて変換した仮想的需要データとをそれぞれヒートポンプ式給湯機最適構成探索ツールに入力した場合、最適とされる機器構成は、同一となった。さらに、原需要データを入力した場合の年間運用コストは、「１０，５９０円」となったのに対し、仮想的需要データを入力した場合の年間運用コストは、「１０，４８８円」となり、年間運用コストの差は、約０．０５％となった。すなわち、図１１に示すように、原需要データを用いた評価（年間運用コスト）を「１」とした場合、仮想的需要データを用いた評価（年間運用コスト）は、「１．００５」となった。
【０１４２】
このように、仮想的需要データは、原需要データと全く異なるデータであるが、ヒートポンプ式給湯機器の評価の側面からは、原需要データにかなり近い数値を示すことが明らかとなった。
【０１４３】
なお、本実施例では、原需要データから仮想的需要データに変換する際に、変換式として区分多項式を用いる場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、確率分布関数を基底とする変換式により原需要データを仮想的需要データに変換する場合であってもよい。
【０１４４】
また、本実施例では、原需要データをそのまま仮想的需要データに変換する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、データの復元をさらに困難にするために、原需要データを加工したデータを仮想的需要データに変換する場合であってもよい。
【０１４５】
例えば、加工したデータ（加工データ）が原需要データの持つ需要特性を良く反映したものであれば、加工データの指定時刻における需要特性（単位時間値、積算値、差分値など）は、原需要データの需要特性を反映したものとなる。原需要データと類似の特性を持つ加工データの作成法としては、例えば、以下に示す４つの方法が挙げられる。
【０１４６】
第一の方法は、分配操作による変形である。起床、帰宅時間、入浴時間など、需要に密接に関係する時間は、必ずしも一定せず前後にずれることは少なくない。このため、第一の方法では、ある時刻の需要特性の一部を前後の時刻の需要特性に配分することで、加工データを作成する。
【０１４７】
第二の方法は、入れ替え操作による変形である。需要データは、時間帯によりほぼ同様の傾向を示す場合が多い。ここで、類似した特性を持つ時点のデータの入れ替え操作は、元となる需要特性を大きく変えない変形操作となるので、第二の方法では、対象時点と、同時刻の前日（翌日）のデータ自身（または、増加幅）とを入れ替えることで加工データを作成する。
【０１４８】
第三の方法は、雑音の添加による変形である。具体的には、第三の方法は、需要データに、ランダムなノイズを加算することで加工データを作成する方法である。ただし、ノイズの特性は、需要の特性を反映したものである必要がある。例えば、ほぼ需要がなく、時々需要が生じるような場合には、ランダムノイズを加えると、需要が生じない時点でも常時需要が存在するなどの状況が生じる。また、瞬時値や単位時間値は、０以下の値を取らないため、単純にノイズを加算すると、負の値になる場合があり、非負の値を０に置き換えるなどの操作が必要となる。このため、第三の方法では、かかる場合を考慮したノイズを加算することで、加工データを作成する。
【０１４９】
第四の方法は、需要データを一定倍するものである。例えば、第四の方法は、順次計測される１日分の需要データの総需要量が一定の値となるように調整して加工データを作成する方法である。
【０１５０】
また、上記した実施例では、需要家のエネルギー需要に関する需要データを変換する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、調査機関や研究機関と守秘義務契約を取り交わした顧客に関する時系列に沿った任意のデータを収集して変換する場合であってもよい。
【０１５１】
また、本実施例において図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【産業上の利用可能性】
【０１５２】
以上のように、本発明に係るデータ変換装置およびデータ変換プログラムは、顧客が使用する機器の使用量を時系列に沿って計測した顧客データを評価する場合に有用であり、顧客から収集したデータを、異なる機関が客観的な評価を行なうことができるデータに変換することに適する。
【符号の説明】
【０１５３】
１０  需要データ変換装置
１１  入力部
１２  出力部
１３  入出力制御Ｉ／Ｆ部
１４  記憶部
１４ａ  原需要データ記憶部
１４ｂ  抽出結果記憶部
１４ｃ  制約条件記憶部
１４ｄ  仮想的需要データ記憶部
１５  処理部
１５ａ  需要特性抽出部
１５ｂ  データ変換部
【図１】
2010282407.tif 000025
【図２】
2010282407.tif 000026
【図３】
2010282407.tif 000027
【図４】
2010282407.tif 000028
【図５】
2010282407.tif 000029
【図６】
2010282407.tif 000030
【図７】
2010282407.tif 000031
【図８】
2010282407.tif 000032
【図９】
2010282407.tif 000033
【図１０】
2010282407.tif 000034
【図１１】
2010282407.tif 000035
【図１２】
2010282407.tif 000036